Logit回归中的分组比较问题

现在在做关于现金股利发放意愿的二值logit回归。我想将样本按时间分为两段。来考察其被解释变量（发放现金股利的意愿）在两段中是否存在显著差异。这个应该怎样设置，在STATA中应该怎样做？

你可以在spss里面用logistic检验啊

haidawanghuan 发表于 2012-11-7 21:24
你可以在spss里面用logistic检验啊

主要是我想知道怎么一个分组方法。STATA也可以做logit回归啊

*y是二值因变量，x*是自变量组，g是哑元分组变量，检验x1的系数的分组差异：
logi y x* if g
est sto a
logi y x* if !g
est sto b
suest a b
test [a_y]x1=[b_y]x1

为什么我总显示，a_y not found

解决了吗？怎么做logit分组的因变量差异性检验。

Melissa-Wu 发表于 2015-1-9 23:26
为什么我总显示，a_y not found

需要把y改成你模型的因变量的名称

要比较两个时间段内现金股利发放意愿是否有显著差异，您可以通过创建一个时间虚拟变量（例如，我们将它命名为`time_dummy`），并将其加入到Logit模型中来实现。

假设您的数据集中的日期信息已经按照需要被转化为二值变量：在第一个时间段内的观测值对应为0，在第二个时间段内的观测值对应为1。接下来的步骤是将这个时间虚拟变量添加进您的logit回归分析，以评估它对现金股利发放意愿的影响。

下面是在STATA中进行操作的具体步骤：

1. **创建时间虚拟变量**：如果您的数据已经处理好，这一步可以省略；否则，您可以使用以下命令来根据您的时间信息（假设存储在`date`变量）生成一个二值的时间虚拟变量：
   ```
   generate time_dummy = 0
   replace time_dummy = 1 if date > your_split_date
   ```
   其中`your_split_date`是您将数据分为两个时间段的日期点。

2. **运行包含时间虚拟变量的Logit模型**：现在，使用logit命令并添加您的新时间虚拟变量：
   ```
   logit dividend_willingness independent_vars time_dummy, or
   ```
   这里`dividend_willingness`是您研究中发放现金股利意愿的二值变量，而`independent_vars`则是您模型中的其他自变量。

3. **检查时间虚拟变量的系数和显著性**：在输出结果中找到`time_dummy`的估计系数及其P值。如果其估计系数显著不等于0（通常看是否P<0.05），则说明在两个时间段内现金股利发放意愿存在显著差异。

通过上述步骤，您可以在STATA中比较不同时间段内的现金股利发放意愿是否存在统计学上的显著性差异。

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